Создать график da sh с выпадающим меню - PullRequest
Новая
       3

Создать график da sh с выпадающим меню

1 голос
/ 15 января 2020

Привет У меня есть файл Excel, который выглядит следующим образом, где есть три разных сервера (A, B, C).

enter image description here

Я пытаюсь создать приложение da sh, в котором есть раскрывающееся меню, которое позволит выбрать нужный сервер и отобразить график использования процессора и памяти для каждого сервера.

Я пытался измените следующий код с официального сайта Da sh. Данные можно найти на https://plotly.github.io/datasets/country_indicators.csv

import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
from dash.dependencies import Input, Output

import pandas as pd

external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css']

app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets)

df = pd.read_csv('https://plotly.github.io/datasets/country_indicators.csv')

available_indicators = df['Indicator Name'].unique()

app.layout = html.Div([
    html.Div([

        html.Div([
            dcc.Dropdown(
                id='xaxis-column',
                options=[{'label': i, 'value': i} for i in available_indicators],
                value='Fertility rate, total (births per woman)'
            ),
            dcc.RadioItems(
                id='xaxis-type',
                options=[{'label': i, 'value': i} for i in ['Linear', 'Log']],
                value='Linear',
                labelStyle={'display': 'inline-block'}
            )
        ],
        style={'width': '48%', 'display': 'inline-block'}),

        html.Div([
            dcc.Dropdown(
                id='yaxis-column',
                options=[{'label': i, 'value': i} for i in available_indicators],
                value='Life expectancy at birth, total (years)'
            ),
            dcc.RadioItems(
                id='yaxis-type',
                options=[{'label': i, 'value': i} for i in ['Linear', 'Log']],
                value='Linear',
                labelStyle={'display': 'inline-block'}
            )
        ],style={'width': '48%', 'float': 'right', 'display': 'inline-block'})
    ]),

    dcc.Graph(id='indicator-graphic'),

    dcc.Slider(
        id='year--slider',
        min=df['Year'].min(),
        max=df['Year'].max(),
        value=df['Year'].max(),
        marks={str(year): str(year) for year in df['Year'].unique()},
        step=None
    )
])

@app.callback(
    Output('indicator-graphic', 'figure'),
    [Input('xaxis-column', 'value'),
     Input('yaxis-column', 'value'),
     Input('xaxis-type', 'value'),
     Input('yaxis-type', 'value'),
     Input('year--slider', 'value')])
def update_graph(xaxis_column_name, yaxis_column_name,
                 xaxis_type, yaxis_type,
                 year_value):
    dff = df[df['Year'] == year_value]

    return {
        'data': [dict(
            x=dff[dff['Indicator Name'] == xaxis_column_name]['Value'],
            y=dff[dff['Indicator Name'] == yaxis_column_name]['Value'],
            text=dff[dff['Indicator Name'] == yaxis_column_name]['Country Name'],
            mode='markers',
            marker={
                'size': 15,
                'opacity': 0.5,
                'line': {'width': 0.5, 'color': 'white'}
            }
        )],
        'layout': dict(
            xaxis={
                'title': xaxis_column_name,
                'type': 'linear' if xaxis_type == 'Linear' else 'log'
            },
            yaxis={
                'title': yaxis_column_name,
                'type': 'linear' if yaxis_type == 'Linear' else 'log'
            },
            margin={'l': 40, 'b': 40, 't': 10, 'r': 0},
            hovermode='closest'
        )
    }


if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)

Выход этого кода дает вывод, аналогичный моему, за исключением того, что второе выпадающее меню и слайсер не понадобятся enter image description here Я изо всех сил пытаюсь понять, как изменить код, чтобы иметь возможность применить к моему. Любая помощь приветствуется. Спасибо.

1 Ответ

1 голос
/ 16 января 2020

Ваше удовольствие от обратного вызова c будет иметь один Output и один Input. Выходными данными будет figure графика, а входными данными будет value раскрывающегося списка.

При обратном вызове вы можете отфильтровать построенный из файла Excel фрейм данных примерно так: 

df = pandas.read_excel('path/to/my/file.xlsx')
df = df[df['server'].eq(dropdown_value)]

Оттуда просто поместите данные в dict, который представляет figure так же, как это сделано в примере Da sh и return it.

...